-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111861635B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010553464.0
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/06 , G06Q50/00 , G06F16/9536
Abstract: 本发明一种针对商品分享时的好友推荐方法、装置及设备，应用于计算机技术领域。该针对商品分享时的好友推荐方法包括：在检测到第一用户分享目标商品时，确定第一用户的好友列表中的多个第二用户；确定第一用户对应的向量、多个第二用户对应的向量，以及目标商品对应的向量；针对每一第二用户，将第一用户对应的向量、该第二用户对应的向量，以及目标商品对应的向量，输入至预设的预测模型中，得到第一用户向该第二用户分享所述目标商品的分享概率；利用各个第二用户对应的分享概率，从多个第二用户中，筛选用于向第一用户进行推荐的目标第二用户；向第一用户推荐所确定出的目标第二用户。本方案可以提升针对商品分享时好友推荐的命中率。
-
公开(公告)号：CN110046698B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910349275.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种异质图神经网络生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待处理数据的各目标节点向量；通过预设深度学习算法对各目标节点向量进行分析，得到各目标节点向量的节点级别的注意力；通过第一预设公式对各目标节点的节点级别的注意力进行归一化，得到各目标节点向量的权重系数；通过第二预设公式将各目标节点向量的权重系数和各目标节点向量进行聚合，得到各目标节点向量在指定元路径下的向量表示；将各目标节点向量在不同元路径的权重进行融合，得到各目标节点向量语义级别的注意力表示，从而得到各目标节点向量的网络模型。这样应用本申请实施例的网络模型，可以更好的捕获异质图上的复杂结构和语义信息。
-
公开(公告)号：CN111861635A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010553464.0
申请日：2020-06-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q30/06 , G06Q50/00 , G06F16/9536
Abstract: 本发明一种针对商品分享时的好友推荐方法、装置及设备，应用于计算机技术领域。该针对商品分享时的好友推荐方法包括：在检测到第一用户分享目标商品时，确定第一用户的好友列表中的多个第二用户；确定第一用户对应的向量、多个第二用户对应的向量，以及目标商品对应的向量；针对每一第二用户，将第一用户对应的向量、该第二用户对应的向量，以及目标商品对应的向量，输入至预设的预测模型中，得到第一用户向该第二用户分享所述目标商品的分享概率；利用各个第二用户对应的分享概率，从多个第二用户中，筛选用于向第一用户进行推荐的目标第二用户；向第一用户推荐所确定出的目标第二用户。本方案可以提升针对商品分享时好友推荐的命中率。
-
公开(公告)号：CN110046698A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910349275.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种异质图神经网络生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待处理数据的各目标节点向量；通过预设深度学习算法对各目标节点向量进行分析，得到各目标节点向量的节点级别的注意力；通过第一预设公式对各目标节点的节点级别的注意力进行归一化，得到各目标节点向量的权重系数；通过第二预设公式将各目标节点向量的权重系数和各目标节点向量进行聚合，得到各目标节点向量在指定元路径下的向量表示；将各目标节点向量在不同元路径的权重进行融合，得到各目标节点向量语义级别的注意力表示，从而得到各目标节点向量的网络模型。这样应用本申请实施例的网络模型，可以更好的捕获异质图上的复杂结构和语义信息。
-
公开(公告)号：CN111930859A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010750181.5
申请日：2020-07-30
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于异质图神经网络的节点处理方法、装置及设备，应用于计算机技术领域，该处理方法可以包括：确定所述目标节点的特征矩阵，以及针对每一元路径，确定所述目标节点在该元路径下的多个关联节点对应的组合矩阵；针对每一元路径，将所述目标节点的特征矩阵，以及所述目标节点在该元路径下的多个关联节点对应的组合矩阵，输入至预设的语义聚合模型中，得到所述目标节点在该元路径下的表示矩阵；利用预设的融合公式，对所述目标节点在每一元路径下的表示矩阵进行融合，得到所述目标节点在多个元路径下的综合表示矩阵。可见，本方案，解决了目标节点自身的特性无法突显的问题。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.035 seconds)
